Зм 3. Мультиколінеарність та її вплив на оцінки параметрів моделі

Поняття мультиколінеарності, її вплив на оцінки параметрів моделі.

Методи визначення мультиколінераності та способи її усунення. Метод Фаррара-Глобера. Метод головних компонент.

Контрольні питання

1. Що означає мультиколінеарність змінних?

2. До яких наслідків призводить мультиколінеарність?

3. За допомогою яких методів визначають наявність мультиколінеарності у моделі?

4. У чому полягає принцип перевірки моделі на мультиколінеарність за методом Фаррара-Глобера?

5. Які статистичні критерії включає в себе метод Фаррара-Глобера?

6. Що характеризуть елементи кореляційної матриці?

7. Наведіть прийоми і методи усунення мультиколінерності.

8. У чому полягає принцип усунення мультиколінеарності за методом головних компонент?

Зм 4. Гетероскедастичність та її вплив на властивості оцінок параметрів

Поняття гомо- і гетероскедастичності. Вплив гетероскедастичності на властивості оцінок параметрів.

Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена) оцінки параметрів лінійної економетричної моделі з гетероскедастичними залишками.

Контрольні питання

1. У чому полягає суть аналізу залишків регресійної моделі?

2. Яке явище називається гетероскедастичністю?

3. До яких наслідків призводить порушення припущення класичного регресійного аналізу про гомоскедастичність?

4. Як можна перевірити наявність гомо- або гетероскедастичності залишків у моделі?

5. У чому полягає суть параметричного тесту Гольдфельда-Квандта?

6. На чому базується тест Глейсера?

7. Назвіть прийоми і методи усунення гетероскедастичності.

8. У чому полягає суть узагальненого методу найменших квадратів?

Модуль 2. Зм 5. Економетричні моделі динаміки. Автокореляція в економетричних моделях динаміки

Лінійні економетричні моделі динаміки.

Природа автокореляції та її наслідки. Методи визначення автокореляції (критерії Дарбіна-Уотсона і фон Неймана).

Оцінювання параметрів регресійної моделі за наявності автокореляції (методи Ейткена, Кочрена-Оркетта, Дарбіна-Уотсона, метод перетворення інформації).

Поняття лага і лагових змінних. Моделі розподіленого лага. Оцінювання параметрів у лагових моделях (за схемою Койко, адаптивних сподівань, часткового коригування).

Контрольні питання

1. У чому полягає специфіка побудови моделей регресії за часовими рядами даних?

2. Назвіть основні елементи часового ряду.

3. Що таке автокореляція рівнів часового ряду?

4. Що називається автокореляційною функцією часового ряду?

5. Як структурні зміни впливають на тенденцію часового ряду?

6. Що означає автокореляція залишків? Які причини її виникнення?

7. До яких наслідків призводить автокореляція залишків?

8. Наведіть тести та методи виявлення наявності автокореляції залишків.

9. У чому полягає суть критерію Дарбіна-Уотсона? Викладіть алгоритм його застосування для тестування регресійної моделі на автокореляцію залишків.

10. Охарактеризуйте алгоритм критерію фон Неймана.

11. На основі яких методів можна оцінити параметри моделі з автокорельованими залишками?

12. У чому полягає суть методу Ейткена?

13. У яких випадках для оцінки параметрів регресійної моделі з автокорельованими залишками доцільно застосовувати ітераційні методи Кочрена-Оркетта і Дарбіна-Уотсона?

14. Що в економіці називається лагом? Що є його причиною?

15. Які регресійні моделі називають авторегресійними та дистрибутивно-лаговими?

16. Якою є природа авторегресійних моделей?

17. Наведіть приклади економічних задач, економетричне моделювання яких потребує застосування моделей з розподіленим лагом і моделей авторегресії.

18. Які проблеми виникають при оцінюванні параметрів авторегресійних та дистрибутивно-лагових моделей?

19. Яка інтерпретація параметрів моделі з розподіленим лагом і моделей авторегресії?

20. Опишіть методику застосування підходу Койка для побудови моделі з розподіленим лагом. При якій структурі лага його можна застосовувати?

21. У чому полягає суть моделі адаптивних очікувань? Яка методика оцінки її параметрів?

22. У чому полягає суть моделі часткового коригування?